Raising the Bar and Closing the Gap? Investigating Learning for All’s Capacity to Support Marginalized Students in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Learning for All (2013) is a resource guide, published by Ontario’s Ministry of Education, that aims to “raise the bar and close the gap in achievement for all students” (p. 3). It is intended to be used by school boards to support system-level planning and informs professional development and local policy directives (Ontario Ministry of Education, 2013). Learning for All does acknowledge that outcome disparities are more prevalent between certain demographic groups, but it avoids any discussion of the complex factors that cause this inequity. This paper explores the research on economically and racially marginalized students in Canada, to reveal the institutional, pedagogical, and ideological factors that produce this education inequity. From this research informed position, I offer a critical policy analysis of Learning for All guided by Paul Gorksi & Katy Swalwell’s Equity Literacy Framework (2015), which demonstrates that the strategies prescribed in Learning for All will not only fail to ‘close the gap’ but may also rein-force deficit thinking amongst educators, thereby exacerbating the problem. Finally, this paper concludes with recommended structural and pedagogical changes, as well as opportunities for future research to better address the barriers that marginalized students face and the shortcomings of Learning for All.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».